模式信号是指在一定的统计学条件下，数据所呈现的规律性、趋势性或周期性的信号。模式信号可以用于数据分析、预测和决策。
模式信号可以分为很多种，比如周期信号、趋势信号、随机信号等。周期信号是指数据呈现周期性变化的信号，趋势信号是指数据呈现长期趋势的信号，随机信号则是指数据没有确切的规律性。
模式信号的应用非常广泛，比如在股票市场中，图形分析法就是利用股票市场的趋势信号来做出买卖决策；在气象预报中，利用历史的气象数据来预测未来的气象趋势就是利用了趋势信号；在机器学习中，利用数据的统计规律来做出分类、预测等决策也是利用了模式信号。
在工业生产中，利用模式信号可以实现故障预测和优化控制。通过对工业设备的信号分析，可以识别出异常信号和故障信号，从而进行预测和预警；利用模式信号中的统计规律，可以对工业过程进行优化控制，提高生产效率。
模式信号的提取是指从原始数据中筛选出所需的模式信号。模式信号的提取方法可以分为时域方法和频域方法两种。
时域方法是指利用时间序列的统计规律来提取模式信号，比如均值滤波、中值滤波、自回归模型等。频域方法是指利用傅里叶变换将时间序列转换到频域中，从频域中提取模式信号，比如功率谱法、小波变换法等。
评价模式信号的好坏和效果，需要用到一些评价指标，比如信噪比、谐波失真度、自相关系数等。
信噪比（SNR）是指信号与噪声的比值，通常用分贝（dB）表示，值越大说明信号越清晰，失真越小；谐波失真度（THD）是指信号中各次谐波分量的幅值与整个信号幅值之比的平方和，值越小说明信号越接近正弦波；自相关系数是指信号与其滞后自身的相关性，自相关系数越大说明信号的自相关性越强。
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